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Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios
- 2nd Edition - December 21, 2022
- Authors: Emilia Condés Moreno, Julo Bonis Sanz
- Editors: Juan José Beunza Nuin, Enrique Puertas Sanz, Borja Rodríguez Vila
- Language: Spanish
- Paperback ISBN:9 7 8 - 8 4 - 1 3 8 2 - 3 8 8 - 1
- eBook ISBN:9 7 8 - 8 4 - 1 3 8 2 - 5 0 7 - 6
Nueva edición de esta obra que da respuesta a la creciente demanda de contenidos por parte de los profesionales sobre cuestiones relacionadas con la inteligencia artificial y los… Read more
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Request a sales quote- Nueva edición de esta obra que da respuesta a la creciente demanda de contenidos por parte de los profesionales sobre cuestiones relacionadas con la inteligencia artificial y los avances que se están registrando en esta área.
- Obra dirigida a cualquier profesional sanitario que necesite empezar a relacionarse con el mundo de la inteligencia artificial aplicada a la salud.
- Esta segunda edición mantiene el enfoque didáctico de la primera ayudando así a los profesionales que empiezan a relacionarse con la inteligencia artificial y conceptos relacionados.
- Obra dirigida a cualquier profesional sanitario o estudiante de Medicina que por un motivo u otro necesite familiarizarse con esta temática y conocer los últimos avances publicados.
- Esta nueva edición sigue manteniendo una primera parte más introductoria o conceptual para continuar con los temas que más interés suscitan de la aplicación de la inteligencia artificial al ámbito de la salud.
- Se incluyen un par de nuevos capítulos que se hacen eco de las novedades que han aparecido recientemente en este área.
Segunda edición de esta obra que recoge los temas actuales que van surgiendo en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a la salud. Enfoque práctico que se combina perfectamente con la parte más teórica de la obra y que hace que sea de gran utilidad como para los profesionales que se inician en este áambito y también para aquellos que quieren actualizarse en la materia.
- Imagen de portada
- Pagina del titulo
- Derechos de autor
- Autores
- Prefacio
- Agradecimientos
- Índice de contenidos
- Capítulo 1 Introducción
- La cuarta revolución industrial
- Contexto
- Bibliografía
- Capítulo 2 Conceptos
- Los ocho conceptos básicos
- Tipos de análisis
- Tipos de datos
- Tipos de profesiones y roles
- Bibliografía
- Capítulo 3 Algoritmos disponibles en la práctica sanitaria
- Diagnóstico por imagen
- Cardiología
- Neurología
- Psiquiatría
- Oncología radioterápica
- Endocrinología
- Ginecología
- Digestivo
- Nefrología
- Pediatría
- Enfermedades infecciosas
- Epidemiología y medicina preventiva
- Farmacología y biotecnología
- Genética
- Unidad de cuidados intensivos
- Diagnóstico, codificación y procesamiento de texto
- Plataformas diagnósticas
- Algoritmos y aplicaciones aprobadas por la FDA
- Bibliografía
- Capítulo 4 Tipos de algoritmos
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
- Bibliografía
- Capítulo 5 El algoritmo: ¿cómo se entrena?
- Preprocesamiento de los datos
- Splitting o partición y cross-validation
- Selección del algoritmo
- Definición de hiperparámetros
- Entrenamiento de un algoritmo
- Evaluación del algoritmo
- Reentrenamiento del modelo
- Selección del modelo optimizado
- Preprocesamiento de datos de población real
- Validación del modelo (validez externa)
- Despliegue, predicción, puesta en producción o industrialización
- Bibliografía
- Capítulo 6 Descripción individual de algunos algoritmos
- Algoritmos supervisados
- Algoritmos no supervisados
- Bibliografía
- Capítulo 7 Procesamiento del lenguaje natural
- Conceptos lingüísticos fundamentales
- Representación del lenguaje humano mediante máquinas
- Tareas comunes en procesamiento del lenguaje natural
- Aspectos específicos en el ámbito sanitario
- Bibliografía
- Capítulo 8 Chatbots
- ¿Qué es un chatbot?
- Historia de los chatbots
- Chatbots en sanidad
- Elementos de un sistema de chatbot
- Herramientas para la creación de chatbots
- Bibliografía
- Capítulo 9 Clasificación de imágenes en salud
- Representación de imágenes
- Ejemplos prácticos en salud
- Introducción a los formatos de imagen
- Procesamiento de imágenes
- Redes neuronales convolucionales
- Clasificación de imágenes médicas
- Reconocimiento de objetos en imágenes
- Herramientas disponibles
- Bibliografía
- Capítulo 10 Internet de las Cosas (Médicas)
- Impacto del IoMT en el sistema de salud
- Arquitectura genérica
- ¿Por qué ahora?
- Sensores y microcontroladores
- Tecnologías de comunicación
- Tecnologías Cloud
- Aplicaciones clínicas
- Bibliografía
- Capítulo 11 Protección de datos
- Introducción a la desidentificación de datos personales
- Normativa de protección de datos
- Alternativas a la desidentificación
- Bibliografía
- Capítulo 12 Ideas complementarias
- Importancia de los datos en streaming en salud
- La nube
- Fuentes de datos para el desarrollo de algoritmos
- Bibliografía
- Capítulo 13 Claves del éxito de un programa de inteligencia artificial en salud
- La pregunta
- Los datos
- El equipo
- Hardware y software
- Definir éxito
- El benchmark
- Validación externa
- Puesta en producción y/o comercialización
- Resumen de las claves del éxito
- Bibliografía
- Capítulo 14 Conclusión
- Apéndice 1 Resumen práctico: las 10 claves para utilizar de manera crítica un algoritmo de inteligencia artificial en salud
- Apéndice 2 Traducción de términos clave del inglés al español
- Índice alfabético
- No. of pages: 172
- Language: Spanish
- Edition: 2
- Published: December 21, 2022
- Imprint: Elsevier
- Paperback ISBN: 9788413823881
- eBook ISBN: 9788413825076
JB
Juan José Beunza Nuin
Affiliations and expertise
Profesor Titular de Salud Pública y Educación Interprofesional, Universidad Europea de Madrid